Community assembly of the human piercing microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Predicting how biological communities respond to disturbance requires understanding the forces that govern their assembly. We propose using human skin piercings as a model system for studying community assembly after rapid environmental change. Local skin sterilization provides a ‘clean slate’ within the novel ecological niche created by the piercing. Stochastic assembly processes can dominate skin microbiomes due to the influence of environmental exposure on local dispersal, but deterministic processes might play a greater role within occluded skin piercings if piercing habitats impose strong selection pressures on colonizing species. Here we explore the human ear-piercing microbiome and demonstrate that community assembly is predominantly stochastic but becomes significantly more deterministic with time, producing increasingly diverse and ecologically complex communities. We also observed changes in two dominant and medically relevant antagonists (*Cutibacterium acnes* and *Staphylococcus epidermidis*), consistent with competitive exclusion induced by a transition from sebaceous to moist environments. By exploiting this common yet uniquely human practice, we show that skin piercings are not just culturally significant but also represent ecosystem engineering on the human body. The novel habitats and communities that skin piercings produce may provide general insights into biological responses to environmental disturbances with implications for both ecosystem and human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».